Simulation for Percutaneous Renal Access: Where Are We?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Percutaneous renal access (PCA) is a challenging step during percutaneous nephrolithotomy. The aim of this study is to review the literature for different types of simulators described for PCA. METHODS: Databases of Medline, Embase, Cochrane Library, OvidSP, and Google Scholar were systematically searched until May 2016. The studies were analyzed regarding the type of simulator (nonbiologic, biologic, live animal, and virtual reality [VR]), type of validity (face, content, construct, and predictive), cost-effectiveness, and whether these simulators have been used for training and/or assessment of PCA. In addition, the study looked at the educational impact of these simulators in terms of the transfer of PCA skills to the operating room. RESULTS: Several bench, animal, and VR simulators for training in PCA were identified. Only few studies were found on assessment of PCA skills. Biological bench models used porcine or bovine kidneys wrapped within foam, silicone, chicken carcass, or full-thickness skin flap alone. Other biological models used additional subcutaneous fascia, muscle, or ribs. Nonbiological models used prototypes, including 3D printing. Only one study reported the use of anesthetized live pig for training. The PERC Mentor™ was the only VR simulator, which has been validated for training and assessment of PCA skills. However, none of these studies assessed the educational impact of PCA simulators. Furthermore, most of the studies did not address the validity and the cost of the simulator. CONCLUSIONS: While several biological and nonbiological PCA models exist, there is paucity of literature regarding the validity and educational impact of these simulators. The PERC Mentor simulator is the sole validated simulator for training and assessment of PCA skills. However, it is expensive and there is little evidence of its educational impact. Therefore, more research is needed to validate the available simulators and assess their educational impact for urology trainees.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».